Nous introduisons des modèles paramétriques pour des données directionnelles bruitées dans lesquels un bruit radial de magnitude $\sigma^2$ fait dévier les observations de leur domaine sphérique théorique, à savoir une hypersphère centrée en $\theta$ et de rayon $r$. Nous considérons les problèmes d'inférence --- les tests d'hypothèses, l'estimation ponctuelle et l'estimation par zone de confiance --- sur le paramètre de position $\theta$, dans un contexte où $r$ et $\sigma^2$ restent non spécifiés. Nous introduisons divers scénarios asymptotiques dans lesquels le rayon de l'hypersphère et, de façon plus importante, la magnitude du bruit peuvent dépendre de la taille d'échantillon $n$ d'une façon essentiellement arbitraire. Ceci nous permet de considérer des situations très diverses dans lesquelles l'information a priori que les données appartiennent à une hypersphère est de plus en plus, ou au contraire de moins en moins, pertinente. Nous basons notre étude sur la théorie asymptotique des expériences asymptotiques de Le Cam et notre objectif est d'obtenir une compréhension complète des expériences limites qui en résultent. Les taux de contiguïté associés, qui caractérisent la difficulté des problèmes d'inférence considérés, révèlent des résultats assez contre-intuitifs dans certains des scénarios traités. Nous construisons des estimateurs et des tests qui sont localement asymptotiquement optimaux de façon adaptative à travers les différents régimes. Nous montrons que, dans les scénarios asymptotiques standards, les procédures classiques qui ignorent l'information d'a priori hypersphérique réalisent le taux de convergence optimal mais n'atteignent pas les bornes d'efficacité, et que, dans des scénarios asymptotiques non-standards, ces procédures classiques n'ont pas le bon taux de convergence. Nous étudions par l'intermédiaires d'exercices de Monte Carlo à quel point nos résultats asymptotiques se matérialisent dans des échantillons de taille finie. Les perspectives de recherche future incluent notamment l'extension au cas non paramétrique dans lequel la loi du bruit n'est pas spécifiée.